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专题DisconfirmAI 编辑部更新于 2026-10-18 18:43

英伟达AI工程博客

2 节点2 篇2 来源

英伟达近期通过开发者博客披露了其AI工程化的核心实践,重点展示了在软件构建与模型推理两个层面的技术突破。在软件开发侧,TensorRT团队提出“AI原生”理念,强调通过横向扩展任务、提供结果而非步骤给编码代理,以及实施严格的模型族隔离和对抗性验证来确保代码可靠性;截至2026年7月,该模式已支持128个模型家族在GB300上的测试。在推理部署侧,TensorRT 11.0与Dynamo-Triton 26.07的集成实现了多设备推理,允许单个实例拥有多个GPU并暴露单一gRPC端点。以Cosmos 3 Nano视频生成为例,通过Ulysses上下文并行将延迟从156秒降至34秒。这些案例表明,英伟达正试图通过架构设计与自动化验证的结合,解决AI生成代码的不稳定性及大规模模型服务的复杂性难题。

事情怎么走到这一步

  1. 2026-09-21

    英伟达发布博客介绍TensorRT多设备推理集成,展示Cosmos 3 Nano视频生成延迟从156.6秒降至34.2秒。

    developer.nvidia.com ↗
  2. 2026-09-29

    英伟达TensorRT团队高级工程师Yifei Fang分享AI原生开发经验,阐述如何通过隔离与验证安全利用AI生成代码。

    developer.nvidia.com ↗

还没定论的部分

  • AI原生开发中的“对抗性验证”具体如何量化其对错误级联的阻断效果?
  • 多设备推理在并发吞吐量或成本效益方面的表现是否会在后续版本中得到补充评估?

来源

  • developer.nvidia.com原始出处:AI原生设计经验↗
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  • developer.nvidia.com原始出处:TensorRT多设备推理↗
  • 这一专题下的内容

    • 英伟达TensorRT多设备推理:将分布式GPU加速封装为单一模型端点2026-10-18资讯

      英伟达技术博客解释了TensorRT 11.0与Dynamo-Triton 26.07的集成,使单个KIND_MODEL实例能拥有多个GPU并暴露单一gRPC端点。文章以Cosmos 3 Nano视频生成为例,展示了通过Ulysses上下文并行将延迟从156秒降至34秒的过程,同时指出该优化未涵盖并发吞吐量或成本效益评估。

    • 英伟达工程师解释AI原生软件开发:以隔离与验证为核心的TensorRT实践2026-10-18资讯

      NVIDIA TensorRT团队高级工程师Yifei Fang分享了构建开源项目TensorRT Model Connect的经验。文章阐述了如何通过选择可横向扩展的工作、提供结果而非具体步骤给编码代理、以及实施严格的模型族隔离和对抗性验证,来安全地利用AI生成代码。